 当地时间3月9日，论文预印网站SSRN发表了马里兰大学医学院人类病毒研究所、全球病毒网络（GVN）卓越中心的一篇论文，发现新冠肺炎疫情与纬度、温度之间存在相关性。 该论文根据模型预测：随着气温升高，目前疫情地区将有所缓解，而目前疫情区以北的区域则可能进入流行风险，从东至西分别是： 东北亚、中亚、高加索地区、东欧、中欧、不列颠群岛、美国东北部和中西部、以及不列颠哥伦比亚省。 该论文的通讯作者为马里兰大学医学院人类病毒研究所、全球病毒网络（GVN）卓越中心副教授Mohammad Sajadi博士。该论文未经同行评议。 研究者提出了一个简化的模型，该模型能显示一个区域内的新冠肺炎传播风险是否增加。具体来说，就是通过使用天气模型，预测在未来几周内最有可能出现新冠肺炎社区严重传播的高风险区，从而可以将公共卫生工作重点放在对这些区域的关注和遏制上。 研究发现，迄今为止，由新冠病毒引起的疫情主要沿狭窄的东西向分布， 大致沿北纬30°-50°的走廊，这一带的有着类似的温度：5摄氏度-11摄氏度，类似的湿度：47%-79％。 研究者表示，包括人类冠状病毒在内，许多传染病均有其季节性规律。该研究假设：新冠病毒传播也具有季节性。许多传染病的发病率呈季节性变化，流感就是典型的例子，其对全球卫生保健系统是沉重的负担。流感病毒在世界温带地区表现出明显的季节性波动，但在热带地区却表现出较小的季节性波动。尽管学者们提出了许多可能的机制来解释这种变化，但目前，学界对这种现象理解仍非常肤浅。 此次新冠病毒引发的疫情最早暴发于中国的湖北，随后通过全球旅行扩展到世界其他地区。研究发现，新冠病毒的社区传播主要沿狭窄的东西向地带展开，疫情的中心大致在北纬30°-50°区域；从韩国，日本，到伊朗和意大利北部。 在伊朗意外暴发后，研究团队最早在2月下旬制作了这张地图。此后，出现社区传播的新地区包括美国西北部和法国。值得注意的是，与此同时，新冠肺炎疫情未能大量传播到紧邻中国南部的其他亚洲国家。与上述温带地区相比，东南亚的患者人数和报告的死亡人数要少得多。  2018年11月至2019年3月的世界温度图：一个标准大气压，以摄氏度为单位。打圈处代表社区传播严重的国家（截止30/5/30死亡人数> 6）。 研究团队进一步使用2米（2m）温度图而不是一个标准大气压温度图进行分析，可得出相似结果。武汉2020年1月的温度和其他受此影响地区2020年2月的平均温度（5-11℃）和相对湿度（RH，47-79％）存在惊人的相似性。  除了具有相似的平均温度、湿度和纬度分布外，这些地方也表现出共同点，即疫情暴发时间与年度温度周期的最低点相吻合。  2019年11月至2020年2月，已经发生新冠肺炎社区传播的城市和有潜在危险城市的平均温度和湿度数据。 受新冠疫情影响城市与温度之间的相关性值得特别注意。在受影响城市中，平均温度（5-11℃）和相对湿度（47-79％）都比较相似。此前研究已经得出，适宜的温度和湿度是SARS-CoV，MERS-CoV和流感病毒生存的重要条件。这些表明：温度与新冠病毒生存与扩散之间存在潜在的关系。 论文中提到，考虑到温度和纬度相似的地区之间的时间分布，可以初步预测未来几周，新冠疫情的潜在社区传播区域是哪里。使用2019年3月和4月的温度数据，研究团队可以预测：社区传播的高风险地区会北移，其中可能包括（从东到西） 东北亚、中亚、高加索地区、东欧、中欧、不列颠群岛、美国东北部和中西部、以及不列颠哥伦比亚省。 但是，这种简化的分析未考虑温度升高的影响。武汉地区病例显著下降除了有力的人为干预遏制外，可能与那里近期相应的气温升高也有一定关联。另外，随着病毒向北移动，考虑再往北，人口密度会随之降低，这也不利于病毒的社区传播。同时，模型中的气候变量未考虑或分析云量、最高温度等，未考虑或分析的人为因素，比如人为干预，也未考虑或分析的病毒变异率等，所以目前该预测考虑的变量优先，需谨慎对待。     2019年3月至4月全球温度图，一个标准大气压，以摄氏度为单位。短期内有可能导致大量社区传播的暂定区域包括浅绿色区域内的土地区域，以深黑色勾勒出轮廓，根据2019年的数据显示5-10摄氏度区域。 研究团队还参考了其他的人类冠状病毒（HCoV-229E，HCoV-HKUI，HCOV-NL63和HCoV-OC43）的季节性表现。这些冠状病毒通常会引起普通感冒症状，在温带地区，这些冠状病毒往往在12月至次年4月之间流行，表现出强烈的冬季季节性，在夏季则基本无法检测到。 研究团队表示，尽管在此阶段对新冠病毒进行长期预测会非常困难，但预计未来几个月内，目前受疫情影响的区域将大大减少。研究团队认为，有一种可能：新冠病毒将在热带地区以低水平继续传播，并在秋末、冬季及下一年的开始，在温带地区再次流行。另一种可能性是，随着夏季到来，新冠病毒将无法在在热带和南半球存活，并最终消失。 这意味着，6月至9月之间，对新西兰、澳大利亚、南非、阿根廷和智利等地的新冠病毒监视工作将意义重大。 研究团队认为，沿着这些思路，进一步研究的途径将是整合流行病学-人类系统模型。该模型可以结合气候和天气等变量（例如温度，湿度的动态变化）及其时空变化，同时加入对人类互动场景的模拟（例如，旅行，人口密度造成的传播），这将大大改进目前的模型。 这种类型的预测方法可以探索问题，例如哪些人口中心城市面临的风险最大以及持续多长时间；在哪里加强大规模监视并加强控制措施以防止扩散；如何更好地了解限制病毒在南半球扩散；了解冠状病毒和其他呼吸道病毒的季节性原因，预测2021-2022年的季节性表现，无疑将有助于更好的预防，并有助于确定哪些地区需要加强监测。 |
